大数据视域下农产品市场营销及物流一体化模式研究

王文萍

（集美大学 工商管理学院，福建 厦门 361021）

传统农业市场一直受到信息不对称、供应链不透明和高度季节性波动等问题的影响。这些问题导致了生产者和消费者之间产生摩擦，同时也增加了农产品的运输和储存成本。随着农业领域的数字化转型，大数据技术的广泛应用正在推动农产品市场营销与物流领域的变革。

1 市场营销与物流管理之间的关系

市场营销与物流管理之间存在着紧密的关系，它们相互交织在决定产品从生产到最终用户手中的全过程中。

1.1 需求驱动关系

市场营销的首要任务是了解市场需求，并根据需求开发产品和制定营销策略。这一过程可以被视为市场营销的起点。物流管理则在市场需求的基础上规划供应链，确保产品能够按时、按量、按质地送达给消费者。 因此，市场需求直接影响了物流管理的工作。

1.2 数据共享与协同

市场营销和物流管理之间， 需要实时的数据共享与协同。 市场营销需要了解产品的实际供应情况， 而物流管理需要了解市场需求的变化[1]。 大数据技术在这方面发挥了关键作用，使市场营销及物流管理能够更紧密地协作， 有效应对市场变化。

2 农产品市场营销及物流存在的问题

大数据技术的广泛运用，为农产品营销及物流运输行业注入了新活力。 近些年，农产品物流产业规模呈现出逐年上涨的趋势（如图1 所示）。

图1 2018-2022 年全国农产品物流规模统计

面对快速扩张的市场规模，传统的农产品营销以及物流管理模式的弊端逐渐显现。从微观层面来看，其问题主要包括。

2.1 信息不对称

信息不对称是指市场参与者之间的信息流通不平衡，具体表现为生产者不了解市场需求的具体情况， 导致他们难以做出准确的生产计划。例如，如果农民无法获取有关特定农产品的市场需求趋势和价格信息，他们可能会在某一季度生产过多的产品，结果导致库存积压，或者生产过少，错失了市场机会。

2.2 季节性波动

农产品市场受季节性波动的强烈影响，这是因为气候和季节性因素，会导致供需关系发生变化[2]。例如，夏季某些蔬菜和水果的供应量可能会增加，导致价格下跌。 这种季节性波动要求供应链具备足够的灵活性， 以适应市场需求的变化，同时避免因过度生产而导致的库存积压以及价格波动。

2.3 运输和物流成本高

农产品的生产通常分布在不同的地理区域，而且需要长距离的运输。这种分散性和距离增加了物流和运输的成本，特别是在农村地区。 高成本可能会对生产者和消费者的利润产生负面影响，同时也可能导致产品价格上升，从而使消费者承担更高的费用。

2.4 供应链不透明

供应链不透明意味着在供应链中，信息流通以及可追溯性不足。这使得监督和管理供应链变得困难，因为缺乏实时的、可靠的信息可能导致错误的决策。透明的供应链对于确保信息准确性和及时性至关重要，以减少风险，提高效率，并确保产品质量和安全。

3 农产品市场营销及物流一体化模式构建方式

3.1 市场调研与需求分析

大数据技术可以通过分析社交媒体数据、在线评论、客户反馈等来源的大量文本数据来了解消费者的偏好和需求。 例如，通过分析社交媒体上关于某一产品或服务的讨论，可以识别出消费者的喜好和不满意之处。这种信息可以用来改进产品设计和市场定位。

3．1．1 市场趋势分析

大数据技术可以处理并分析大规模的市场数据，以识别市场趋势、预测未来发展。 例如，引入市场需求曲线理论，计算在不同价格水平下市场上的总需求量。 其公式为：

公式（1）中 Q 代表市场需求量，α 代表需求曲线的截距，b 代表价格的弹性系数，p 代表价格。 基于该模型，农业从业者可以估计价格变化对市场需求的影响，并通过监测销售数据、价格变动、库存水平等信息，企业可以更好地了解市场的动态，及时调整战略。

3．1．2 需求周期和季节性波动分析

通过历史销售数据的大数据分析， 企业可以确定产品的需求周期和季节性波动。 帮助农产品从业者优化生产计划、 库存管理和市场推广。 例如，雪季到来前，滑雪器材制造商可以根据历史销售数据调整生产计划， 以满足季节性需求的高峰。

3．1．3 竞争对手情况分析

大数据技术还可以用来监测竞争对手的活动。 通过分析竞争对手的定价策略、市场份额变化以及新产品推出等信息，企业可以更好地了解竞争格局，制定反击策略。

3.2 建立大数据平台

3．2．1 数据采集和整合

在建立大数据平台之前，需要收集和整合各种数据源（详见表1）。

3．2．2 数据存储和管理

一旦数据被采集、整合，相关从业人员需要创建一个强大的数据存储和管理系统，以确保数据的可访问性和安全性。 ①选择数据库技术。 根据数据的类型和规模， 选择合适的数据库技术，例如，关系型数据库、NoSQL 数据库或数据湖。②设计数据架构。创建一个数据架构，定义数据表、字段、索引等，以便数据可以有效地存储和检索。③数据清洗和质量控制。实施数据清洗和质量控制过程，以确保数据的准确性和一致性[3]。④数据安全性。 采取技术手段保护数据的安全性，包括访问控制、加密和备份。

3．2．3 应用开发和集成

基于数据采集以及分析结果，可以开发应用程序和工具，以支持市场营销和物流决策。 一方面，创建易于使用的界面，供市场营销和物流团队访问并分析数据。 另一方面，将大数据平台与现有市场营销和物流系统集成，以实现无缝的信息流动。

3.3 个性化营销

在建立农产品市场营销及物流一体化大数据平台过程中，个性化营销是一个重要的组成部分。 基于数据分析的结果，可以开展以下个性化营销活动，以满足不同消费者群体的需求，并利用大数据技术进行定向广告投放，提高市场推广的效果。

3．3．1 消费者细分

在大数据平台上，可以使用数据分析工具对消费者进行细分，识别出具有相似购买行为和偏好的消费者群体。 这些细分可以基于地理位置、购买历史、产品偏好等因素来创建。例如，可以将消费者划分为偏向有机食品的消费者、喜欢季节水果的消费者等（详见表2）。

表2 农产品消费者细分

该表格可以帮助企业更好地理解其不同消费者群体的特征和行为，从而有针对性地开展个性化营销活动，满足不同消费者的需求。

3．3．2 个性化产品推荐

基于对消费者的细分和历史购买数据，可以向每个消费者提供个性化的产品推荐。这可以通过网站、移动应用或电子邮件等渠道实现。 个性化推荐可以提高销售转化率和客户满意度。

3．3．3 定向广告投放

利用大数据平台的能力，可以精确定位广告投放的目标受众。 根据消费者的兴趣、购买历史和地理位置等因素，创建定向广告策略[4]。通过在线广告平台实施，以确保广告只显示给最有可能购买产品的潜在客户。

3．3．4 促销和折扣

基于消费者分析，可以确定哪些消费者对促销和折扣更敏感。 对于这些消费者，可以定制特定的促销活动，以鼓励他们购买。 这些促销活动可以根据消费者的历史购买行为进行调整，以提高销售额。

3.4 供应链物流路径优化

在建立农产品市场营销及物流一体化大数据平台的框架下，供应链物流路径优化是关键的组成部分（如图2 所示）。

图2 供应链物流模式

3．4．1 路径规划与优化

大数据分析在供应链物流路径的规划和优化方面，提供了强大的工具。 通过深入研究供应链的各个关键节点之间的关系和距离，以及考虑到多种因素，可以建立复杂的数学模型来找到最佳的物流路径。 ①距离和交通情况。 使用地理信息系统（GIS）和实时交通数据，可以计算不同路线的距离和预计交通时间。这些数据可用于选择最短和最快的路径，以降低运输时间和成本。 ②气候条件。 考虑气候因素对供应链的影响，特别是在恶劣天气条件下的物流。这可以通过气象数据分析，以确定最佳的运输时间和路线。 ③货物优先级。不同类型的货物可能有不同的紧急程度和交付时间要求。大数据分析可以考虑货物的优先级，以确保高优先级货物能够按时交付。 ④中途停靠点的优化。 在长途运输中，中途停靠点的选择也很重要。 大数据分析可以考虑中途停靠点的设施、存储能力和安全性，以优化物流路径并最大程度地减少停顿时间[5]。 本次研究中，相关工作人员引入VRP 模型 （车辆路径问题模型），该模型作为一种组合优化问题，涉及在有限数量的车辆、 多个客户位置和一组需求点之间找到一组最佳的路径， 以满足客户需求并最小化总运输成本。

（1）参数

(N)：客户集合，包括配送中心和需求点，(N ={0, 1, 2, ..., n})，其中0 表示配送中心。

(Q)：每辆车的容量限制。

(d_i)：客户 (i) 的需求量，其中 (i in N)。

(c_{ij})：从客户 (i) 到客户 (j) 的距离或成本，其中 (i, j in N)。

(K)：可用车辆的数量。

（2）变量：

(x_{ij})：如果车辆从客户 (i) 到客户 (j)，则(x_{ij} = 1)，否则 (x_{ij} = 0)。

(u_i)：表示车辆在客户 (i) 处的累积需求量。

（3）目标函数

VRP 的目标是最小化总成本，通常以总行驶距离或总路线成本为度量标准，可以表示为：

该目标函数表示了从配送中心到各客户之间的距离或成本的总和。

（4）约束条件

每个客户必须被访问且仅被访问一次：

（5）车辆的容量不能超过限制

（6）每辆车必须从配送中心出发，并最终返回到配送中心

对于任何子集 (S subset N)，如果 (S) 不为空且 (S) 的客户被访问，则存在车辆可以在 (S) 内循环：

该约束确保了没有孤立的路线。

3．4．2 运输方式优化

大数据分析不仅有助于选择适当的运输方式，还可以在不同的情境下进行运输方式的动态选择。 通过实时监测市场需求和货物性质，企业可以决定是使用货运卡车、铁路、海运还是空运。这种数据驱动的决策有助于平衡成本与交付速度之间的权衡，确保货物以最经济和有效的方式运送。

3．4．3 实时监控和跟踪

实施实时监控和跟踪系统，通常借助物联网（IoT）技术，可以将物流过程变得更透明和可控。传感器和GPS 设备可以随时追踪货物的位置、温度、湿度等重要参数。 这不仅有助于提高货物的安全性，还可以减少货物损失或损坏的风险。 如果出现问题，监控系统可以提供警报，以便及时采取纠正措施。

3．4．4 数据驱动的决策

大数据分析提供了对供应链性能的深入洞察，这有助于管理层更明智地作出决策。例如，通过监测实时数据，可以及时发现交通拥堵或运输问题，并根据数据采取措施，以最大程度地减少影响。此外，数据还可以用于进行趋势分析，帮助企业更好地规划未来的供应链战略。

3．4．5 产品可追溯性

大数据平台存储了有关产品的丰富信息，包括生产批次、运输记录和相关证书。 这使得产品可追溯性成为可能。 在食品安全和质量问题上，可追溯性是至关重要的，因为它可以帮助企业快速识别受影响的批次，减少召回成本，并维护消费者信任。

3．4．6 成本效益分析

大数据分析可以用于精确评估不同路径和运输方式的成本效益。 通过细致的数据收集和分析，企业可以确定最具成本效益的物流策略，同时确保不会牺牲产品的质量或交货时间。 这有助于提高供应链的竞争力， 为企业带来更大的利润。

大数据已经改变了农产品市场营销与物流的格局，为农业产业带来了新的发展机遇。未来，随着技术的不断进步和研究的深入，我们可以期待更多创新的模式和解决方案，以进一步提升农产品市场的竞争力，促进农业现代化发展，同时也造福于广大消费者，实现了农产品供应链的可持续发展。